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outroS tEmaS

INFLUÊNCIA DO DESEMPENHO EDUCACIONAL NA ESCOLHA DA PROFISSÃOMARIA CRISTINA NOGUEIRA GRAMANI

CINTIA RIGÃO SCRICH

RESUMOO artigo estuda a influência do desempenho em Matemática na educação básica na escolha de carreiras no ensino superior. A análise, em duas fases, calcula, na primeira delas, uma eficiência relativa educacional em Matemática para cada unidade da federação, utilizando os dados do Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica e do Exame Nacional do Ensino Médio. Na segunda fase, correlaciona essa eficiência com a procura por cursos no vestibular. Se a correlação for forte e positiva, pode-se dizer que o estado com maior eficiência educacional em Matemática apresenta maior procura por esse curso. Os resultados mostram que os estados com maior eficiência em relação à Matemática também são aqueles onde os estudantes escolhem as carreiras mais diretamente ligadas a ela, em especial as engenharias. Outro resultado, e mais preocupante, sugere que as carreiras relativas à formação de professores na área de exatas, como Física e Matemática, são mais procuradas em estados com menor eficiência em Matemática.

eduCação BÁsiCa • esColha ProFissional • rendiMenTo

esColar • MaTeMÁTiCa

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THE INFLUENCE OF EDUCATIONAL PERFORMANCE ON THE CHOICE OF CAREER

MARIA CRISTINA NOGUEIRA GRAMANI

CINTIA RIGÃO SCRICH

ABSTRACTThis article addresses the influence of Mathematics performance in basic education on the choice of career in higher education. In Phase 1, this two-phase analysis calculates a relative educational efficiency in mathematics for each Unit of the Federation (i.e. State), using data from the Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica [National Basic Education System], and the Exame Nacional do Ensino Médio [National Secondary Education Exam]. Phase two correlates this efficiency with demand for courses at university entrance. If there is a strong positive association, it can be stated that the State with greatest educational efficiency in mathematics has a greater demand for this course. Results show that the most efficient States in relation to Mathematics are also those where students choose careers more closely related to mathematics, especially various types of engineering courses. Another more troubling result suggests that careers involving teacher-training in exact sciences, such as Physics and Mathematics, are in greater demand in States with less efficiency in Mathematics.

BasiC eduCaTion • Career ChoiCe • aCadeMiC aChieVeMenT •

MaTheMaTiCs

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uiTo se TeM disCuTido na imprensa nacional sobre a escassez de engenhei-

ros no Brasil. Brito (2010) cita que a Confederação Nacional da Indústria

calcula que 150 mil vagas de engenheiros não terão como ser preenchi-

das até 2012. Isso fica ainda mais crítico com a alta na demanda gerada

pelo crescimento do País. A mesma reportagem aponta que a evasão nos

cursos de Engenharia chega a 80%.

O documento do Instituto Euvaldo Lodi (2006, p. 38) relata que

os problemas relacionados à Engenharia são quantitativos e qualitati-

vos. Primeiro, observa-se nos alunos desses cursos deficiências em ter-

mos de conhecimentos básicos – principalmente de Física, Matemática e

Português. Segundo, o interesse pela área de exatas é muito inferior aos

demais cursos, por exemplo, 75% dos alunos dos cursos superiores estão

nas ciências humanas.

Além da Engenharia, a demanda por outros cursos também é

objeto de estudos. Brito (2007) destaca o baixo número de professores

formados nos cursos de Matemática, Física e Química, além do baixo

desempenho dos estudantes. Mais recentemente, Tartuce, Nunes e

Almeida (2010) apresentaram resultados de uma pesquisa realizada com

alunos do ensino médio, em várias cidades do Brasil, sobre a atrativi-

dade da carreira docente. Constataram que a procura por essa carreira

tem diminuído consideravelmente, com mudanças no perfil dos que a

procuram. Conforme a pesquisa, isso está relacionado a aspectos finan-

ceiros, influência familiar, experiência escolar dos estudantes e falta de

identificação e adequação de caráter pessoal com a carreira docente.

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Outros estudos mostram que diversos fatores podem influenciar

a escolha da carreira no ensino superior. Entre eles pode-se citar a famí-

lia, a comunidade em que o indivíduo está inserido (nível socioeconô-

mico e cultural), a escola (condições físicas) e, em particular, as experi-

ências na aprendizagem das diversas disciplinas, demanda de mercado,

oportunidades, aptidão pessoal, personalidade, interesses pessoais, ha-

bilidades, entre outros (BORCHERT, 2002; FERRY, 2006; GREFF, MALA-

CARNE, STRIEDER, 2009).

Pouco se encontra, entretanto, na literatura acerca da relação

entre desempenho do aluno na educação básica e escolha da profissão.

Gramani e Duarte (2011), em recente artigo, relacionam o desempenho

das instituições de educação básica com a qualidade alcançada pelas ins-

tituições do ensino superior, mas nada mencionam em relação à escolha

da carreira.

No que concerne à educação básica, os exames de avaliação do

ensino fundamental e médio, implantados há alguns anos pelos gover-

nos federal e estadual, têm evidenciado o analfabetismo dos estudantes

em Matemática (DRUCk, 2004). E isto pode ser, além de uma das expli-

cações, fruto de necessidade de investimentos em programas que bus-

quem melhorar o ensino da Matemática desde a educação básica, a fim

de refletir a mudança no ensino superior.

Este artigo propõe-se a analisar se o bom desempenho especifi-

camente em Matemática ao longo da educação básica influencia a busca

por carreiras como Engenharia, Administração, Economia, Arquitetura,

Medicina, Direito, Matemática e Física, dado que a Matemática é base

teórica para a maioria desses cursos.

Para isso, na próxima parte será analisado o desempenho em

Matemática na educação básica por meio de índices de desempenho

nessa disciplina e de seus determinantes. A seguir, para analisar as im-

plicações do desempenho em Matemática na escolha da profissão, será

apresentado o método seguido. Por fim, serão discutidos os resultados.

o deseMPenho eM MaTeMÁTiCa na eduCação BÁsiCa

ÍndiCes de deseMPenho eM MaTeMÁTiCa na eduCação BÁsiCa no Brasil

Apesar de o desempenho em Matemática ter melhorado no

Brasil em 2009, conforme o Programme for International Student Asses-

sment – PISA –, ainda ocupamos o 53º lugar em um ranking de 65 países.

No Brasil existem duas avaliações da educação básica, a Prova

Brasil e o Sistema Nacional de Avaliação da Educação Básica – Saeb –

embora outros índices tenham sido estudados (RIBEIRO, RIBEIRO,

GUSMÃO, 2005; RIBEIRO, GUSMÃO, 2010).

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O Saeb é realizado pelo Instituto Nacional de Estudos e Pes-quisas Educacionais – Inep – do MEC, e abrange estudantes das redes pública e privada do país, pertencentes às áreas rural e urbana, ma-triculados na 4ª e 8ª séries (ou 5º e 9º anos) do ensino fundamental e, também, no 3º ano do ensino médio. São aplicadas provas de Língua Portuguesa e Matemática. A avaliação é feita por amostragem. Nesses estratos, os resultados são apresentados para cada Unidade da Federa-ção – UF – e para o Brasil como um todo.1 A primeira aplicação ocorreu em 1990 e, desde essa data, tem sido feita a cada dois anos, a última tendo ocorrido em 2009.

A Prova Brasil avalia as escolas públicas localizadas em áreas ur-banas. A avaliação possui caráter quase universal: todos os estudantes das séries avaliadas, de todas as escolas públicas urbanas do Brasil com mais de 20 alunos na série, devem fazer a prova. Esse caráter expande o alcance dos resultados oferecidos pelo Saeb, fornecendo as médias de desempenho para o Brasil, regiões e UFs, para cada município e escolas participantes.

Como este artigo busca analisar o desempenho em Matemática tanto em escolas públicas como privadas, serão utilizadas as notas do Saeb como indicador de desempenho em Matemática na educação bá-sica. Mais especificamente, serão consideradas as notas em Matemática do Saeb 2005, 2007 e 2009 (para as 4ª/5ª séries/ano e 8ª/9ª séries/ano e para o ensino médio.2

Bonamino e Franco (1999) apresentam as características do Saeb ao longo de quatro ciclos. Os autores mostram os avanços relativos às áreas avaliadas, a confiabilidade referente à amostragem e os aspectos relacionados à centralização e terceirização de questões operacionais.

Além da Prova Brasil e do Saeb, ao fim da escolaridade básica, o desempenho dos alunos é avaliado pelo Exame Nacional do Ensino Médio – Enem –, criado em 1998. Podem participar dele alunos que estão concluindo ou que já concluíram o ensino médio em anos ante-riores. Uma proposta do Ministério da Educação consiste em utilizar esse exame como forma de seleção unificada nos processos seletivos das universidades públicas federais.3 A nota do Enem4 de 2008 também será utilizada neste artigo.

deTerMinanTes do deseMPenho eM MaTeMÁTiCa na eduCação BÁsiCa

Os trabalhos encontrados na literatura, envolvendo especifica-mente a Matemática, mostram em geral os fatores que influenciam o desempenho dos estudantes na disciplina. Por exemplo, Barbosa e Fernandes (2001), em um estudo preliminar, mostram quais são os que atuam em alunos da 4ª série da Região Sudeste, segundo dados do Saeb de 1997. Os fatores estudados foram: ambiente adequado à apren-dizagem; qualidade na experiência educacional; motivação e relação

1Disponível em: <http://

provabrasil.inep.gov.br>;

acesso em: maio 2011.


www.todospelaeducacao.

org.br/educacao-no-

brasil/busca-por-

indicador/?id_indicador=

131&buscar=Buscar>.

Acesso em: 25 jul. 2012.


portal.inep.gov.br/

web/enem>.

Acesso em: maio 2011.


portal.inep.gov.br/

web/enem>.

Acesso em: 25 jul. 2012.

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casa-escola. Para todos eles, evidenciou-se um impacto significativo

na proficiência dos alunos. Ainda nessa linha, Cao, Forgasz e Bishop

(2005) estudaram a influência dos pais no aprendizado em Matemática

de estudantes da China e da Austrália, salientando a importância do

fator cultural.

Em relação ao desempenho escolar, Wang (2004) compara o de-

sempenho de estudantes de Hong kong e dos USA em relação a alguns

fatores familiares, tais como, expectativa e nível de educação dos pais;

auxílio aos estudos; e tempo gasto em atividades extracurriculares. So-

ares e Collares (2006) apresentaram estudo sobre os efeitos diretos e

indiretos dos recursos econômicos e culturais da família e do envolvi-

mento dos pais. Se todos esses artigos apontam fatores determinantes

do desempenho dos estudantes, não se encontram na literatura, no

entanto, estudos acerca das implicações do desempenho conquistado

na educação básica, algo que será apresentado na próxima seção.

iMPliCaçÕes do deseMPenho eM MaTeMÁTiCa na esColha da ProFissãoA fim de verificar a influência do aprendizado em Matemática durante a

educação básica na escolha de profissões, a análise foi dividida em duas

fases. A primeira consiste em medir o desempenho do aluno na educa-

ção básica e, a segunda fase, em correlacionar esse desempenho com a

busca por vagas nas diversas áreas do ensino superior, tal como segue.

FASE I: DESEMPENHO DO ALUNO EM MATEMÁTICA NA EDUCAÇÃO BÁSICA

Essa fase teve como objetivo analisar a eficiência educacional de

cada estado brasileiro (incluindo o DF) com relação à disciplina Mate-

mática, ou seja, buscou-se responder à seguinte questão: Quais estados

possuem os melhores alunos em Matemática? Por eficiência educacio-

nal entende-se a relação entre as notas obtidas no Enem e as notas de

Matemática obtidas ao longo da educação básica, por meio do Saeb. O

estado com a melhor relação foi considerado o mais eficiente em Mate-

mática. Duas hipóteses foram utilizadas neste artigo.

Hipótese 1: Um estado com notas muito baixas ao longo da educação

básica (por meio do Saeb) também possuiria nota baixa no

Enem. Esta hipótese pode ser demonstrada fazendo a corre-

lação entre as notas do Saeb para os três níveis da educação

básica (4ª/5ª série/ano, 8ª/9ª séries/ano e 3ª série do ensino

médio) com a nota do Enem. Em todos os casos a correlação

encontrada foi positiva e forte, conforme mostra a tabela 1.

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TABELA 1Correlação enTre as noTas de MaTeMÁTiCa do saeB

(Para 2005, 2007 e 2009) e as noTas do eneM de 2008

SAEBMaTeMÁTiCasÉrie/ano

eneM – 2008PonTos

2005 4ª/5º eF 0,73

8ª/9º eF 0,81

3ª/3º em 0,75

2007 4ª/5º eF 0,75

8ª/9º eF 0,77

3ª/3º em 0,77

2009 4ª/5º eF 0,73

8ª/9º eF 0,76

3ª/3º em 0,79

eF= ensino fundamental; eM= ensino médio. Fonte: elaboração própria.

Hipótese 2: Os alunos cursavam o ensino fundamental, médio e superior no mesmo Estado. Para essa hipótese, foi utilizada a declara-ção do presidente do Instituto Nacional de Estudos e Pesqui-sas Anísio Teixeira – Inep - com relação ao Enem: “Em países como os Estados Unidos, a migração interna de universitá-rios chega a 20%; no Brasil, apenas 0,04% mudam de estado para estudar” (MANDELLI, 2009). Ou seja, se a mobilidade do ensino médio para o ensino superior não passava de 0,04%, aquela entre níveis da educação básica seria menor ainda.

O método usado nessa primeira fase fez uso da análise envoltó-ria de dados [Data Envelopment Analysis – DEA], uma ferramenta matemá-tica utilizada para medir a eficiência relativa de unidades produtivas. Inicialmente proposta por Charnes, Cooper e Rhodes (1978), essa é uma técnica não paramétrica, que relaciona os produtos obtidos por meio de insumos de unidades produtivas. Por exemplo, considerando os depar-tamentos de uma universidade como unidades produtivas, os insumos podem ser o número de docentes doutores, mestres e graduados, que geram produtos tais como: número de publicações nacionais e interna-cionais. Assim, informando-se as unidades produtivas a serem analisa-das, as variáveis de insumos e de produtos (Fig. 1), a técnica DEA fornece a eficiência relativa de cada unidade produtiva. A unidade com melhor relação produtos/insumos tem a melhor eficiência relativa.

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FIGURA 1rePresenTação da TÉCniCa dea

Fonte: elaboração própria.

Além de indicar as unidades produtivas mais eficientes, esse recurso também fornece quais metas precisam ser atingidas para que as unidades ineficientes consigam alcançar a máxima eficiência. Nes-sa fase, foram consideradas produtivas as 27 unidades federativas – UF – do país, buscando medir a eficiência educacional de cada um. Como insumos, foram usadas as notas em Matemática do Saeb 2005, 2007 e 2009 para as 4ª/5ª séries/ano, 8ª/9ª séries/ano e 3ª série do en-sino médio. A nota do Enem 2008 foi considerada produto, conforme a figura 2.

FIGURA 2VARIÁVEIS DA FASE I


Mais especificamente, essa fase forneceu a eficiência educacio-nal em Matemática de cada UF, ou seja, apontou o estado que possui a melhor relação entre as notas do Enem e as notas de Matemática do Saeb. Entretanto, para a aplicação da técnica DEA, os insumos devem ser variáveis em que “quanto menos, melhor”, e os produtos devem re-fletir variáveis em que “quanto mais, melhor”. Obviamente, como não se desejam as menores médias das notas de Matemática no Saeb, para driblar essa situação foi realizada a seguinte modificação nas variáveis de insumo, como mostra o quadro 2. Dessa maneira, passou-se a em-pregar, com a pontuação mínima (meta) adequada para cada série/ano, aquela proposta pelo Programa Todos pela Educação.5 Foram elas:

5Disponível em: <http://www.

todospelaeducacao.org.br>;

acesso em: maio 2011.

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QUADRO 1

noVas VariÁVeis de insuMo

anTiga VariÁVel de insuMo2005, 2007, 2009

MÉdia das noTas de MaTeMÁTiCa SAEB

noVa VariÁVel de insuMo2005, 2007, 2009

MeTa - MÉdia das noTas de MaTeMÁTiCa saeB

4ª/5ª séries/ano 4ª/5ª séries/ano

8ª/9ª séries/ano 8ª/9ª séries/ano

ensino médio ensino médio


• 4asérieEF:Matemática:acimade225pontos

• 8asérieEF:Matemática:acimade300pontos

• 3asérieEM:Matemática:acimade350pontos

Com essas novas variáveis, diminuir o insumo implicava obter

maiores médias das notas de Matemática do Saeb. Quanto às variáveis

de produto, estas não precisaram ser modificadas, pois quanto maiores

as notas do Enem, melhor. As notas de Matemática no Saeb de 2005,

2007 e 2009 foram coletadas no portal do Inep e, para cada nível (4ª/5ª

séries/ano, 8ª/9ª séries/ano e 3ª série do ensino médio), foi calculada mé-

dia dos três anos. Por fim, para a construção do modelo DEA, dois outros

fatores precisam ser considerados:

1. Retorno de escala: pode ser constante ou variável; no primeiro

caso, uma modificação em um insumo deverá

gerar a mesma alteração no produto. O contrá-

rio acontecerá no segundo caso, ou seja, um

aumento/diminuição nos insumos não gerará

o mesmo aumento/diminuição nos produtos.

Segundo Coelli (1994), o segundo caso é mais

indicado quando o ambiente reflete uma com-

petição imperfeita ou quando existem restri-

ções financeiras, que não é nosso caso. Portan-

to, neste trabalho, será usado o modelo com

retorno constante de escala.

2. Orientação do modelo: para insumos (quando se deseja minimizar os

recursos mantendo os produtos constantes) ou

para produtos (quando se deseja maximizar

o produto, mantendo os recursos disponíveis

constantes). Nesse caso, optou-se pela orienta-

ção a insumos, visto serem eles relacionados es-

pecificamente à disciplina Matemática.

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Fase ii: deseMPenho no ensino BÁsiCo na esColha no VesTiBular

A fase II buscou medir a correlação entre o desempenho em Ma-

temática na educação básica e a procura dos cursos no vestibular. Nessa

fase, cabia obter a resposta para a seguinte questão: Qual(is) curso(s)

atraía(m) os melhores alunos em Matemática? A procura por cursos no

vestibular foi quantificada por meio dos dados fornecidos pelo Sindicato

das Entidades Mantenedoras de Estabelecimentos de Ensino Superior do

Estado de São Paulo – Semesp6 –indicados a seguir:

• INSCij – número de inscritos para o curso i no Estado j

• ING_VESTij – número de ingressantes apenas por vestibular para o

curso i no Estado j

• Total_inscj – total de inscritos no estado j

Como a oferta e a procura pelo mesmo curso são diferentes em

cada estado, foi necessário normalizar esses valores e, para isso, foi utili-

zado o número total de inscritos em todos os cursos, para cada estado j.

Os dados utilizados nessa segunda fase encontram-se na figura 3.

FIGURA 3

VariÁVeis da Fase ii


Nessa fase, foi feita análise de correlação. Se a correlação entre a

eficiência educacional em Matemática e a busca por determinado curso

fosse positiva e alta, seria possível afirmar que os estados “melhores em

Matemática” atrairiam mais alunos para esse curso.

anÁlise dos resulTados

resulTados da Fase i

A partir dos dados de insumos e produtos coletados, o software

Frontier foi utilizado para implementar o modelo DEA. Os resultados

são mostrados nos gráficos 1 e 2. O gráfico 1 indica a eficiência edu-

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cacional em Matemática das diferentes regiões do Brasil. Já o gráfico 2

aponta o potencial de melhoria para cada região, detectando qual nível

necessita de mais esforços. Ainda no gráfico 2, M4 denota a média das

notas em Matemática do Saeb para a 4ª/5ª séries/ano em 2005, 2007 e

2009, o mesmo se dando com M8 (8ª/9ª séries/ano) e M_EM (3º ano do

ensino médio).

GRÁFICO 1

eFiCiÊnCia das regiÕes Brasileiras


GRÁFICO 2

PoTenCial de Melhorias eM Cada região


Os gráficos 1 e 2 corroboram os resultados da pesquisa de Gra-

mani e Duarte (2011), mostrando que:

1. As regiões Norte e Nordeste são as que requerem mais melhorias.

2. A região Sul é a mais eficiente, seguida muito de perto pela Região

Sudeste.

3. O maior potencial de melhorias está no nível de 1ª a 4ª séries (M4), em

todas as regiões do país.

resulTados da Fase ii

Nesta fase, foram utilizados os dados de procura (inscritos) e in-

gressos (pelo vestibular) dos seguintes cursos de ensino superior: Enge-

nharia, Administração, Economia, Arquitetura, Medicina, Direito, Física

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e Matemática. Nos cursos de Física e Matemática estão incluídos, tam-

bém, os cursos de formação de professores de Física e Matemática, res-

pectivamente. Tanto o número de inscritos em cada curso/estado como

o número de ingressos pelo vestibular em cada curso/estado foi norma-

lizado pelo total de inscritos no estado.

TABELA 2

Correlação enTre a eFiCiÊnCia oBTida na Fase i e o

nÚMero de insCriTos/ToTal de insCriTos e o nÚMero

de ingressos Por VesTiBular/ToTal de insCriTos

insCij / ToTal_insCj

ing_VesTij / ToTal_insCj

engenharia 0,4772 0,6962

administração 0,0071 0,3591

economia 0,0592 0,3546

arquitetura 0,4305 0,3224

direito -0,0396 0,2141

medicina 0,3187 -0,0808

Física -0,1953 -0,1884

matemática -0,3343 -0,1859


Os resultados da tabela 2 mostraram, principalmente, que os

cursos de:

a. Engenharia possuíam tanto a maior procura como um número maior

de ingressos em estados melhores em Matemática;

b. Administração e Economia mostraram também correlação positiva,

embora mais fraca;

c. Direito contavam, em geral, entre os alunos que se inscreveram no

vestibular, com aqueles cuja formação em Matemática é precária,

muito embora os com melhores desempenhos em Matemática conse-

guissem ingressar nesse curso;

d. Medicina mostram o oposto do que se passa com os cursos de Direito:

os alunos que se inscreveram no vestibular possuíam, em geral, boa

formação em Matemática, uma relação que não foi observada entre

os ingressantes;

e. Física e Matemática demonstraram correlação negativa com a efici-

ência educacional em Matemática, tanto entre alunos que buscam o

vestibular como entre os ingressantes, ou seja, quanto maior a efici-

ência educacional em Matemática do estado, menor a procura, nesse

estado, por esses cursos.

Dos cinco pontos acima, duas conclusões merecem ser

enfatizadas:

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1. Com relação aos dados referentes aos cursos de Engenharia, ficou

claro que estados com menor eficiência educacional em Matemática –

tais como Piauí, Alagoas, Maranhão, Pernambuco, Paraíba e Pará –

possuíam uma baixa procura por esses cursos.

2. No que concerne aos cursos de Matemática e Física, que incluem em

sua maioria cursos para formação de professores, os resultados são

mais preocupantes, fortalecendo a preocupação de Passos (2005, p. 61),

segundo o qual “alunos que não gostam de Matemática serão profes-

sores e, provavelmente, formarão alunos que também não gostarão de

Matemática e que poderão procurar cursos de magistério” (2005, p. 61).

Para analisar a procura dos cursos no país, foram construídos

dois gráficos, ambos apresentando dados para as diferentes regiões. O

gráfico 3 mostra a média de inscritos/total de inscritos e o 4, a média de

ingressos/total de inscritos.

GRÁFICO 3

MÉdia do nÚMero de insCriTos Por Curso e esTado/ToTal de

insCriTos no esTado


GRÁFICO 4

MÉdia do nÚMero de insCriTos Por Curso e esTado/ToTal de

insCriTos no esTado


Observa-se, nestes dois últimos gráficos, que, entre os cursos

analisados neste artigo, os de Medicina, Administração, Direito e Enge-

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nharia eram os mais procurados em todas as regiões. A busca por En-

genharia foi, entretanto, muito superior nas regiões Sul e Sudeste, que

contam com maior eficiência educacional em Matemática. Com relação

aos inscritos, destacaram-se os cursos de Administração e Direito em

todas as regiões, sendo que, novamente, os cursos de Engenharia apre-

sentaram um número de inscritos bastante alto (Gráf. 4) Os cursos de

Matemática e Física, embora com procura muito menor, tiveram maior

número de ingressos nas regiões Norte, Nordeste e Centro, justamente

as com menor eficiência educacional em Matemática.

ConsideraçÕes Finaiso objetivo deste artigo foi analisar se o desempenho na educação básica

pode ser considerado como um fator determinante para a escolha da

carreira profissional. Para isso, buscou-se relacionar a eficiência educa-

cional das unidades federativas do Brasil em Matemática na educação

básica, com a procura por certos cursos no vestibular.

Como eficiência educacional em Matemática, tomaram-se as ava-

liações de Matemática do Saeb de 2005, 2007 e 2009, pois são aplicadas a

cada dois anos e a avaliação do enem de 2008. utilizando o procedimen-

to de análise envoltória de dados, foi calculada uma eficiência para cada

estado. Além disso, como procura pelo vestibular, foram utilizados dois

dados, o número de alunos que se inscreveu nos cursos selecionados e o

número de alunos que efetivamente neles ingressou. Foram analisadas

as 27 unidades federativas do Brasil e os cursos de Administração, Arqui-

tetura, Direito, economia, engenharia, Física, Matemática e Medicina

por meio de correlação entre a eficiência educacional em Matemática e

a procura por esses cursos, em cada estado, obtendo-se, assim, a medida

de relação entre esses dois fatores.

Como resultados principais pode-se destacar que os cursos de en-

genharia têm maior procura e maior número de ingressos em estados

com melhor eficiência educacional em Matemática, já os cursos de Ma-

temática e Física (que incluem cursos para formação de professores) têm

maior procura em estados com menor eficiência educacional nessa mes-

ma disciplina. As análises realizadas também deixaram claro que as regi-

ões norte e nordeste são as que mais necessitam de políticas públicas que

melhorem seus resultados, os quais corroboram a conclusão de Druck:

...se medidas urgentes não forem tomadas, a situação tenderá a

se agravar: há décadas estamos construindo uma sociedade de

indivíduos que, ignorando o que é Matemática, se mostram in-

capazes de cobrar das escolas o seu ensino correto ou mesmo

apenas constatar as deficiências mais elementares nesse ensino.

(2003, s.p.)

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MAriA CriStinA noGueirA GrAMAniProfessora associada do Instituto de Ensino e Pesquisa – Insper – São Paulo (SP) [email protected]

CintiA riGÃo SCriChProfessora titular do Instituto de Ensino Superior de Americana – Iesa – Americana (SP)[email protected]

recebido em: JunHo 2011 / aprovado para publicação em: maio 2012

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